移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用

1 移动应用隐私合规检测背景简介 移动应用的隐私合规检测，从技术形态上可以分为静态检测方案与动态检测方案。以下分别作简要介绍。 1.1 静态检测 静态检测方案通过对移动应用的安装包进行反编译，进而通过静态数据流、控制流分析等技术，检测移动应用中可能存在的隐私泄露问题。在该领域中，常用到以下工具：

隐私政策

隐私政策该应用程序尊重并保护使用该服务的所有用户的隐私。为了向您提供更准确和个性化的服务，此应用将根据本隐私政策使用和披露您的个人信息。但是，此应用程序将高度努力和谨慎地处理此信息。除非本隐私政策另有规定，否则未经您事先许可，本应用程序不会向第三方披露或提供此信息。此应用会不时更

移动应用中的第三方SDK隐私合规检测

  在移动应用隐私合规检测中，第三方SDK隐私声明由于其展现位置展现形式的多样性，自动化提取与解析是比较困难的任务。我们通过调研统计，对常见的第三方SDK隐私声明展现方式进行总结，归纳出一套自动化的解析方案，以增强对第三方SDK隐私违规行为的检测能力。 文末福利：华为

MindSpore差分隐私原理+代码解析

1594201598467005475.png 图3 指数机制应用示例 差分隐私特性 一个复杂的差分隐私保护问题通常需要应用多次差分隐私技术，在这种情况下差分隐私能否保证隐私保护，隐私保护的程度又如何度量？类似于电压电流的串并联原理，差分隐私也存在串并联原理。 差分隐私串联原理： 给定数据集 1594201673434065792

隐私计算 — 区块链 — Overview

stake，DPOS）Raft 共识算法等 区块链与隐私计算 区块链与安全多方计算结合 区块链技术发展至今，特别是对于共有链而言，面临着两大困扰： 公开数据带来的隐私问题：数据隐私问题不但包括区块链上记录的交易信息的隐私，还包括区块链上记录以及传递的其他数据的隐私，这一点在大数据时代尤为重要。

隐私计算 — 联邦学习 — 联邦迁移学习

Learning）于 2018 年被提出。在该理论中，训练所使用的多个数据集，无需保证特征空间的一致。另外，该理论使用同态加密替代差分隐私对隐私数据进行保护。这些改进为联邦学习对金融、医疗等场景中的应用带来了极大的便利。 但是联邦迁移学习在实际使用中遭遇了严重的性能不足问题。

隐私计算 — 安全多方计算 — Overview

在技术标准方面，中国通信标准化协会（CCSA）制定了： 《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与测试方法》《隐私计算多方安全计算产品性能要求与测试方法》《隐私计算 多方安全计算安全要求与测试方法》等标准。 MPC 的发展历程 1978 Rivest 首次提出同态加密这一概念。

【云驻共创】隐私计算技术是什么？它是怎样保护我们的隐私安全？

挑战。 近年来隐私计算技术发展迅速，它作为赋能数据流通的核心技术之一，将成为数据流通服务的底层基础设施，为数据流通创造条件并守护数据隐私和安全。 二、隐私计算技术概念及技术路线 隐私计算是涵盖了众多学科的交叉融合技术，是一种包含了安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、联

隐私计算技术是什么？它是怎样保护我们的隐私安全？

法常用于隐私计算集合求交、联邦学习样本对齐、隐私信息检索等场景。对于隐私计算集合求交的原理，可以参考《浅谈PSI隐私集合求交》或者《使用PSI解决联邦计算的数据碰撞问题》一文进行更深入的了解和学习。四、华为云在隐私计算领域的产品与实践华为云在2021年9月正式商用发布隐私计算产品

【隐私计算技术】浅谈PSI隐私集合求交

集上进行模型训练才有意义。5     参考隐私保护集合求交技术PSI — 晓鹿(https://blog.alienx.cn/2020/10/10/E10101535/)崔泓睿,刘天怡,郁昱,程越强,张煜龙,韦韬：多方安全计算热点-隐私保护集合求交技术(PSI)分析研究报告 (https://anquan

【转载】隐私问题

隐私数据保护新招，get！

隐私计算联盟介绍——与华为共探隐私计算发展未来

SGX），同时采用安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私等隐私增强计算技术，满足政府、企业和金融机构在数据资源开发利用中的多样隐私保护需求，实现数据可用不可见，推动多方机构协同进行模型训练和数据分析等多方数据隐私计算，兼顾性能提升和隐私保护，助力政企信用联合风控与政府数据融合共治，提

联邦学习与隐私保护的关系

联邦学习与隐私保护的关系联邦学习的特点使其可以被用来保护用户数据的隐私，但是它和大数据、数据挖掘领域中常用的隐私保护理论，如差分隐私保护理论 (differential privacy) 与 k 匿名 (k-anonymity） 等方法，还是有较大的差别。联邦学习与传统隐私保护方法